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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于化学元素知识图谱与官能团提示的分子性质预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115762657B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211175637.5，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种基于化学元素知识图谱与官能团提示的分子性质预测方法是由陈华钧;方尹;陈卓;张宁豫设计研发完成，并于2022-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于化学元素知识图谱与官能团提示的分子性质预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于化学元素知识图谱与官能团提示的分子性质预测方法，包括：收集包括化学元素及其化学属性、官能团及其化学属性的化学知识，依据化学知识构建化学元素知识图谱；根据化学元素知识图谱中的化学元素知识指导原始分子图的增强，以得到分子增强图；根据原始分子图和分子增强图通过对比学习方式预训练图编码器；根据化学元素知识图谱中的官能团知识构建官能团提示，并将该官能团提示添加到输入分子图上，利用添加有官能团提示的输入分子图微调预训练的图编码器和非线性预测器，微调后的图编码器和非线性预测器组成分子性质预测模型；利用分子性质预测模型进行分子性质的预测，该方法提升了分子性质预测的准确性。

本发明授权一种基于化学元素知识图谱与官能团提示的分子性质预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于化学元素知识图谱与官能团提示的分子性质预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 知识图谱构建阶段：收集包括化学元素及其化学属性、官能团及其化学属性的化学知识，依据化学知识构建化学元素知识图谱； 预训练阶段：根据化学元素知识图谱中的化学元素知识指导原始分子图的增强，通过建立化学元素之间的联系，加强具有相同化学元素种类的原子之间的联系，以得到分子增强图；根据原始分子图和分子增强图通过对比学习方式预训练图编码器； 其中，根据化学元素知识图谱中的化学元素指导原始分子图的增强，包括：首先，确定原始分子图的组成化学元素，并在化学元素知识图谱中找到化学元素实体，和化学元素实体之间的对象属性，由此构建描述化学元素之间联系的元素子图，在元素子图中，节点为化学元素，边为化学元素实体之间的对象属性，当两个化学元素实体之间存在多种对象属性，在元素子图中对应的两个化学元素节点之间仅添加一条边来概括；然后，将元素子图中的化学元素节点与原始分子图中对应化学元素类别的原子节点相连，得到原始分子图对应的分子增强图； 微调阶段：根据化学元素知识图谱中的官能团知识构建官能团提示，并将该官能团提示添加到输入分子图上，利用添加有官能团提示的输入分子图微调预训练的图编码器和非线性预测器，微调后的图编码器和非线性预测器组成分子性质预测模型； 其中，根据化学元素知识图谱中的官能团知识构建官能团提示，并将该官能团提示添加到输入分子图上，包括：首先，确定输入分子图包含的官能团，并在化学元素知识图谱中找到对应的官能团实体，利用知识图谱嵌入模型获得官能团实体向量；然后，构建虚拟官能团向量，利用自注意力机制计算虚拟官能团向量与官能团实体向量之间的注意力信息，并将考虑注意力信息的虚拟官能团向量作为官能团提示向量；最后，利用知识图谱嵌入模型获得输入分子图的原子向量，将官能团提示向量添加到输入分子图的每个原子向量上以更新输入分子图的原子向量； 应用阶段：利用分子性质预测模型进行分子性质的预测。

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